第四章计量资料的统计推断(之 方差分析 CANALYSIS OF VARIANCE)
方差分析 （ANALYSIS OF VARIANCE）
上次课小复习 标准差与标准误 正常值范围与可信区间 了假设检验的原理与步骤 矿计算机操作SPSs程序(其实是第 三和第四步) 方差分析
方差分析 2 上次课小复习 标准差与标准误 正常值范围与可信区间 假设检验的原理与步骤 计算机操作SPSS程序（其实是第 三和第四步）
常用的设计类型及分析方法 1.一组样本与总体的比较 2.两组样本的比较(成组设计) 3.两组样本的比较(配对设计) 4.单因素多组样本的比较(成组设计) 5.双因素多组样本的比较(配伍组设计) 6.三因素三组及以上设计(拉丁方设计) 7.三个或以上因素并交互作用(正交设计)
常用的设计类型及分析方法 1. 一组样本与总体的比较 2. 两组样本的比较（成组设计） 3. 两组样本的比较（配对设计） 4. 单因素多组样本的比较（成组设计） 5. 双因素多组样本的比较（配伍组设计） 6. 三因素三组及以上设计（拉丁方设计） 7. 三个或以上因素并交互作用（正交设计）
了20名要求持续镇痛的病人被随机分到四组,接受同剂 量的吗啡,6小时后测量血中游离吗啡水平,问四组之 间有无差别? 静脉点滴肌肉注射皮下注射口服 12 12 12 10 16 976 15 88 10 10 9 16 14 均数 10 13.8 9.4 属于上述哪个类型?
20名要求持续镇痛的病人被随机分到四组，接受同剂 量的吗啡，6小时后测量血中游离吗啡水平，问四组之 间有无差别？ 静脉点滴 肌肉注射 皮下注射 口服 12 12 9 12 10 16 7 8 7 15 6 8 8 10 11 10 9 16 7 9 14 均数 10 13.8 8 9.4 属于上述哪个类型？
1.分析四种给药方式之间的吗啡水平是否有 显著差异,也就是要判断“给药方式”对 “吗啡水平”是否有显著影响。 2.作出这种判断最终被归结为检验这四个给 药方式的吗啡水平的均值是否相等 3.若它们的均值相等,则意味着给药方式对 吗啡水平没有影响的,即它们之间的镇痛 效果没有显著差异;若均值不全相等,则 意味着给药方式对镇痛效果是有影响的, 它们之间有显著差异 方差分析
方差分析 5 1. 分析四种给药方式之间的吗啡水平是否有 显著差异，也就是要判断“给药方式”对 “吗啡水平”是否有显著影响。 2. 作出这种判断最终被归结为检验这四个给 药方式的吗啡水平的均值是否相等。 3. 若它们的均值相等，则意味着给药方式对 吗啡水平没有影响的，即它们之间的镇痛 效果没有显著差异；若均值不全相等，则 意味着给药方式对镇痛效果是有影响的， 它们之间有显著差异
本章主要内容 第一节方差分析的基本概念 第二节成组设计的多个样本均数比较 第三节配伍组设计的多个样本均数的比较 第四节多个样本均数间的两两比较
本章主要内容 第一节 方差分析的基本概念 第二节 成组设计的多个样本均数比较 第三节 配伍组设计的多个样本均数的比较 第四节 多个样本均数间的两两比较
有关方差分析的几个符号 矿什么是方差? 离均差 离均差平方和SS 方差(a2S2),也叫均方(MS) 标准差:S c自由度:v 关系:MS=Ss/v 方差分析
方差分析 7 一、有关方差分析的几个符号 什么是方差？ 离均差 离均差平方和SS 方差（ 2 S 2 ）,也叫均方（MS） 标准差：S 自由度： 关系： MS= SS/
、方差分析的基本思想 了根据资料的设计类型,即变异的不同来 源,将全部观察值总的离均差平方和及 自由度分解为两个或多个部分,除随机 误差外,其余每个部分的变异可由某个 因素的作用加以解释。 了通过比较不同来源变异的均方(), 借助F分布做出统计推断,从而了解该因 素对观察指标有无影响
二、方差分析的基本思想 根据资料的设计类型，即变异的不同来 源，将全部观察值总的离均差平方和及 自由度分解为两个或多个部分，除随机 误差外，其余每个部分的变异可由某个 因素的作用加以解释。 通过比较不同来源变异的均方（MS）， 借助F分布做出统计推断，从而了解该因 素对观察指标有无影响
统计量F F=MS/MS组内 自由度:V组间=组数-1 V组内=N-组数 通过这个公式计算出统计量F,查表求出对应 的P值,与α进行比较,以确定是否为小概率 事件。(与t检验公式进行对比,F值不同, 结果有何不同) 方差分析
方差分析 9 三、统计量F F=MS组间/MS组内 自由度： 组间=组数-1 组内=N-组数 通过这个公式计算出统计量F，查表求出对应 的P值，与进行比较，以确定是否为小概率 事件。（与t检验公式进行对比， F 值不同， 结果有何不同）
第二节成组设计的多个样本均数比较 (单因素方差分析)
第二节 成组设计的多个样本均数比较 （单因素方差分析）